4 Risikoanalyse-Methoden für KI-Projekte
Vier Risikoanalyse-Methoden für KI-Vorhaben: EU AI Act Risikoklassen (Art. 6), Klassische FMEA aus dem Qualitätsmanagement, NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF 1.0, 2023) und Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA nach Art. 35 DSGVO).
Risiko bei KI hat vier Dimensionen: rechtlich, technisch, geschäftlich und ethisch. Die folgenden vier Methoden decken zusammen alle ab, kombinierbar je nach Branche und Projektgröße.
EU AI Act Risikoklassen
Vier Klassen nach Art. 5/6: verboten (z. B. Social Scoring), Hochrisiko (Bewerbung, Kredit, Kritische Infrastruktur), begrenzt (z. B. Chatbots. Transparenzpflicht) und minimal. Klassifikation für jedes KI-System sinnvoll. Vorlage von der EU-Kommission verfügbar.
FMEA · Fehler-Möglichkeits- und Einfluss-Analyse
Klassiker aus Automobilindustrie und Qualitätsmanagement seit den 1960ern. Für jedes potenzielle Fehlverhalten: Auftretens-, Bedeutungs- und Entdeckungswahrscheinlichkeit (1-10) bewerten, RPZ = Produkt der drei. Anpassbar auf KI-Halluzinationen, Drift, Bias.
NIST AI Risk Management Framework
Vom US National Institute of Standards and Technology 2023 veröffentlicht (Version 1.0). Vier Kernfunktionen: Govern, Map, Measure, Manage. Branchenneutral, ergänzt EU AI Act gut, weil prozessfokussiert. Erlaubt Mapping zu ISO/IEC 42001.
Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)
Nach Art. 35 DSGVO Pflicht, sobald KI mit personenbezogenen Daten arbeitet und hohes Risiko für Betroffene besteht. Schablonen der Datenschutzkonferenz (DSK) und französischer CNIL frei verfügbar. Muss DSB einbeziehen.
Fazit
Kombinations-Empfehlung: EU AI Act Einordnung zuerst, dann je nach Risikohöhe FMEA oder NIST RMF für die operative Analyse, DSFA wenn personenbezogene Daten involviert sind. Im Lehrgang Manager für angewandte KI-Transformation (IHK) arbeitest du diese Methoden am eigenen Use Case durch.
FAQs
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Manager für angewandte KI-Transformation (IHK)
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